indexation-sujet-vectorisation
Ce projet, développé par l'ABES (Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur), automatise la transformation des données bibliographiques et d'autorités RAMEAU en représentations vectorielles denses. Il calcule des embeddings sémantiques pour les vedettes-matières RAMEAU, agrège les vecteurs par concept et alimente une base de données vectorielle (Qdrant) afin d'améliorer la recherche et l'indexation automatique des notices dans le catalogue Sudoc.
Cas d'utilisation métiers
- Indexation automatique de sujets RAMEAU : rechercher des initiatives proches
- Transformation de notices en embeddings sémantiques : rechercher des initiatives proches
- Optimisation de recherche par similarité : rechercher des initiatives proches
- Alimentation de base de données vectorielle : rechercher des initiatives proches
- Vectorisation de données bibliographiques : rechercher des initiatives proches
Cas d'utilisation fonctionnels
- Possède un système de recherche : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Gère l'upload de fichiers : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Est disponible en plusieurs langues : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Fait des rapports d'analyses : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Fait des rapports d'erreurs : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Utilise de l'intelligence artificielle : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Expose une API : voir les initiatives qui l'ont aussi
Outils utilisés
Description générée le jeudi 12 novembre 2026 à 17:51:55